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数据科学中的实用统计学
商品编号:4431594
ISBN:9787115569028
出版社:人民邮电出版社
作者: [美]彼得·布鲁斯(Peter Bruce) [美]安德鲁·布鲁斯(Andrew Bruce)
出版日期:2022-10-21
开本:16
装帧:暂无
中图分类:C819
页数:269
册数:1
大约重量:470(g)
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本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念,并介绍了如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以通俗易懂、分门别类的方式,阐释了统计学中与数据科学相关的关键概念,并解释了各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度。第2版在版的基础上加入了更多以Python和R编写的示例,更清楚地阐释了如何将统计方法用于数据科学。
章 探索性数据分析
1.1 结构化数据的要素
1.2 矩形数据
1.2.1 数据框和索引
1.2.2 非矩形数据结构
1.2.3 扩展阅读
1.3 位置估计
1.3.1 均值
1.3.2 中位数和健壮的估计
1.3.3 示例:人口和谋杀率的位置估计
1.3.4 扩展阅读
1.4 变异性估计
1.4.1 标准差以及相关估计
1.4.2 基于百分位数的估计
1.4.3 示例:美国各州人口数量的变异性估计
1.4.4 扩展阅读
1.5 探索数据分布
1.5.1 百分位数与箱线图
1.5.2 频数表和直方图
1.5.3 密度图和密度估计
1.5.4 扩展阅读
1.6 探索二元数据和分类型数据
1.6.1 众数
1.6.2 期望值
1.6.3 概率
1.6.4 扩展阅读
1.7 相关性
1.7.1 散点图
1.7.2 扩展阅读
1.8 探索两个及以上的变量
1.8.1 六边形分箱图和等高线图(绘制数值型数据之间的关系)
1.8.2 两个分类变量
1.8.3 分类型数据和数值型数据
1.8.4 多个变量的可视化
1.8.5 扩展阅读
1.9 小结
第2章 数据与抽样分布
2.1 随机抽样和样本偏差
2.1.1 偏差
2.1.2 随机选择
2.1.3 数量和质量:什么时候数量更重要
2.1.4 样本均值与总体均值
2.1.5 扩展阅读
2.2 选择偏差
2.2.1 均值回归
2.2.2 扩展阅读
2.3 统计量的抽样分布
2.3.1 中心极限定理
2.3.2 标准误差
2.3.3 扩展阅读
2.4 Bootstrap方法
2.4.1 重抽样与Bootstrap方法
2.4.2 扩展阅读
2.5 置信区间
2.6 正态分布
2.7 长尾分布
2.8 学生的t分布
2.9 二项分布
2.10 卡方分布
2.11 F分布
2.12 泊松及其相关分布
2.12.1 泊松分布
2.12.2 指数分布
2.12.3 估计故障率
2.12.4 韦布尔分布
2.12.5 扩展阅读
2.13 小结
第3章 统计实验与显著性检验
3.1 AB测试
3.1.1 为什么要有对照组
3.1.2 为什么只有AB,没有CD
3.1.3 扩展阅读
3.2 假设检验
3.2.1 零假设
3.2.2 备择假设
3.2.3 单向假设检验与双向假设检验
3.2.4 扩展阅读
3.3 重抽样
3.3.1 置换检验
3.3.2 示例:Web黏性
3.3.3 穷尽置
彼得·布鲁斯(Peter Bruce),Statistics.com统计学教育学院创办人兼院长,重采样统计软件Resampling Stats的开发者,美国统计协会职业发展咨询委员会成员。 安德鲁·布鲁斯(Andrew Bruce),亚马逊数据科学家、华盛顿大学统计学博士,拥有30余年的统计学和数据科学经验。 彼得·格德克(Peter Gedeck),数据科学家,拥有30余年的科学计算和数据科学经验,善于开发机器学习算法。
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